PyTorch数据加载指南📚

什么是数据加载？

数据加载是深度学习训练中的关键环节，PyTorch通过torch.utils.data模块提供高效解决方案💡

• 核心组件：Dataset类（定义数据访问方式）
• 核心组件：DataLoader类（封装数据迭代逻辑）
• 附加功能：支持数据增强、并行化加载（num_workers参数）

常用方法速览✅

1. 自定义Dataset

   from torch.utils.data import Dataset
   class MyDataset(Dataset):
       def __len__(self): return len(self.data)
       def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]
   

2. 批量加载与打乱

   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
   

3. 数据预处理
   使用transforms模块实现归一化、裁剪等操作
   🔗 查看PyTorch数据预处理教程

注意事项⚠️

• 数据格式：确保数据与Dataset的__getitem__返回类型一致
• 内存管理：大数据集建议使用DataLoader的pin_memory优化显存传输
• 并行加载：多核CPU可设置num_workers>0加速数据读取

扩展学习🔗

• PyTorch官方数据加载文档
• 数据加载与模型训练实战